メンバー＆研究内容Member & Research

【研究内容】
先進諸国では約6組に1組のカップルが不妊とされ、その要因は凡そ男女半々です。男性不妊の約7～9割で認められる精子形成不全の原因を究明して治療に繋げるためには、精子形成の理解とその活用が鍵となります。本研究課題では、培養観察自動化と機械学習というバイオDXにより、試験管内精子形成を最適化するとともに、その過程を通して精子形成の本質を理解することを目的としています。伊川グループは、ゲノム編集により精子形成評価モデルマウスを作製し、試験管内精子形成に供試・評価することで、精子形成メカニズムの理解を目指します。

【共同研究者】

小沢 学　東京大学 医科学研究所 准教授

https://www.reproduction-system.com/

新岡 宏彦　大阪大学 データビリティフロンティア機構 特任准教授

https://www.ids.osaka-u.ac.jp/ja/author/新岡宏彦/

小倉 淳郎　理化学研究所 バイオリソース研究センター 室長

https://kougaku.brc.riken.jp/ja/

【研究内容】
複雑かつ長期間に亘る生体内現象を試験管内で精密に再現することは、これからの生命科学に課せられた重要な課題です。小川グループが取り組む精巣組織培養による試験管内精子形成は、そのような研究の先陣を切る、可能性に満ちた未完成の先進技術です。その完成に向けて、培養データの機械学習による解析と培養自動化に向けた試みを展開します。

【研究内容】
木村グループは、機械学習に供する大規模な画像データを収集するために、マイクロ流体デバイス技術と培養観察装置を統合した新規の精細管培養観察自動化システムを開発します。開発したシステムの実運用を通じて培養条件の最適化検討を実施して、大量データを自動的に取得することで、精子形成メカニズムの理解に貢献します。

【研究内容】
舟橋グループは、機械学習を活用し、試験管内精子形成の培養条件を最適化するアルゴリズム、および精巣切片の顕微鏡画像から精細管のステージを詳細に解析する基盤技術の開発を行います。精巣切片画像から精細管を注目領域として自動的に捕捉し、同時にステージを同定することで精子形成の理解と自動培養制御に向けた解析技術を開発します。